Search for collections on Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau Repository

ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT MENGENAI VAKSIN COVID-19 MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES CLASSIFIER PADA MEDIA SOSIAL TWITTER

Rahmat Yasmin, - (2021) ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT MENGENAI VAKSIN COVID-19 MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES CLASSIFIER PADA MEDIA SOSIAL TWITTER. Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.

[img]
Preview
Text
Bebas Pustaka Konkord-halaman-1-46,72-234.pdf

Download (6MB) | Preview
[img] Text (BAB IV)
Bebas Pustaka Konkord-halaman-47-89.pdf - Published Version
Restricted to Repository staff only

Download (4MB)

Abstract

Desember 2019, ditemukan virus dengan varian jenis baru yang dikenal dengan Novel Corona Virus (Covid-19) atau (2019-nCoV). Salah satu cara yang paling efektif untuk mencegah penyebaran pandemi Covid-19 adalah dengan pembuatan vaksin. Rencana kegiatan vaksinasi harus mempertimbangkan berbagai aspek, salah satu dari beragam aspek yang diberikan masyarakat berupa opini terhadap pelaksanaan vaksinasi melalui media sosial Twitter. Pengumpulan data persepsi atau sentimen melalui media sosial dapat digunakan melalui aplikasi untuk menarik kesimpulan sehingga menghasilkan knowledge untuk melihat respon masyarakat. Penelitian ini menggunakan metode klasifikasi Naive Bayes Classifier. Data tweet diperoleh berdasarkan kata kunci terkait vaksin dengan memanfaatkan Twitter API(Application Programming Interface). Penelitian ini menggunakan dataset berjumlah 1500 data yang dibagi masing masing 500 data pada tiap kelas dengan sentimen positif, negatif, dan netral. Hasil pengujian memiliki nilai akurasi tertinggi pada rasio pengujian 90:10% dengan nilai akurasi cukup baik yaitu 84%, nilai precision 86% dan nilai recall 82,69%. Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa Naive Bayes Classifier berhasil mengklasifikasikan tweet dengan sentimen yang bersifat positif, negatif, dan netral.

Item Type: Thesis (Skripsi)
Subjects: 000 Karya Umum
Divisions: Fakultas Sains dan Teknologi > Teknik Informatika
Depositing User: fsains -
Date Deposited: 11 Aug 2021 01:41
Last Modified: 11 Aug 2021 01:41
URI: http://repository.uin-suska.ac.id/id/eprint/53875

Actions (login required)

View Item View Item